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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
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Sujet
Topic Modeling
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

2 769 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
2 769 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 56

Les étiquettes couvrent 6 des 2 769 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 2 769 des 2 769 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
(Security) Assertions by Large Language Models
Rahul Kande, Hammond Pearce, Benjamin Tan, Brendan Dolan-Gavitt, Shailja Thakur, Ramesh Karri +1 autres
2024· article· en· IEEE Transactions on Information Forensics and Security· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
70
citations
venueno affnon étiqueté
LCC Approaches to Knowledge Base Population at TAC 2010.
John Lehmann, Sean Monahan, Luke Nezda, Arnold Jung, Ying Shi
2010· article· en· Theory and applications of categories· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
67
citations
affsans résuménon étiqueté
An Instance Theory of Semantic Memory
Randall K. Jamieson, Johnathan E. Avery, Brendan T. Johns, Michael N. Jones
2018· article· en· Computational Brain & Behavior· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
65
citations
afffundsans résuménon étiqueté
A novel contextual topic model for multi-document summarization
Guangbing Yang, Dunwei Wen, Kinshuk Kinshuk, Nian‐Shing Chen, Erkki Sutinen
2014· article· en· Expert Systems with Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
65
citations
fundno affnon étiqueté
Recommending citations with translation model
Lu Yang, Jing He, Dongdong Shan, Hongfei Yan
2011· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · bibliometricsconsensus · aucune
63
citations
affnon étiqueté
Composable Sparse Fine-Tuning for Cross-Lingual Transfer
Alan Ansell, Edoardo Maria Ponti, Anna Korhonen, Ivan Vulić
2022· article· en· Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
62
citations
affnon étiqueté
Recurrent Batch Normalization
Tim Cooijmans, Nicolas Ballas, César Laurent, Çağlar Gülçehre, Aaron Courville
2016· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
58
citations
affnon étiqueté
Optimizing Deeper Transformers on Small Datasets
Peng Xu, Dhruv Kumar, Wei Yang, Wenjie Zi, Keyi Tang, Chenyang Huang +3 autres
2021· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
57
citations

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